Décompositions fonctionnelles et structurelles dans les modèles graphiques probabilistes appliquées à la reconstruction d'haplotypes

par Aurélie Favier

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Simon de Givry et de Andrés Legarra.

Soutenue en 2011

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    Cette thèse s'articule autour de deux thèmes : la décomposition dans les modèles graphiques que sont, entre autres, les réseaux bayésiens et les réseaux de fonctions de coûts (WCSP) et la reconstruction d'haplotypes dans les pedigrees. Nous appliquons les techniques des WCSP pour traiter les réseaux bayésiens, en exploitant les propriétés structurelles et fonctionnelles, de manière exacte et approchée, des instances dans le cadre de l'inférence (ou d'un problème proche, celui de compter le nombre de solutions) et de l'optimisation. Nous définissons en particulier une décomposition de fonctions qui produit des fonctions portant sur un plus petit nombre de variables. Un exemple d'application en optimisation est la reconstruction d'haplotypes. Elle est essentielle pour une meilleure prédiction de la gravité de maladie ou pour comprendre des caractères physiques particuliers. La reconstruction d'haplotypes se modélise sous forme d'un réseau bayésien. La décomposition fonctionnelle permet de réduire ce réseau bayésien en un problème d'optimisation WCSP (Max-2SAT).

  • Titre traduit

    Fonctionnal and structural decomposition in probabilistic graphical models applied to haplotype reconstruction


  • Résumé

    This thesis is based on two topics : the decomposition in graphical models which are, among others, Bayesian networks and cost function networks (WCSP) and the haplotype reconstruction in pedigrees. We apply techniques of WCSP to treat Bayesian network. We exploit stuctural and fonctional properties, in an exact and approached methods. Particulary, we define a decomposition of function which produces functions with a smaller variable number. An application example in optimization is the haplotype reconstruction. It is essential for a best prediction of seriousness of disease or to understand particular physical characters. Haplotype reconstruction is represented with a Bayesian network. The functionnal decomposition allows to reduce this Bayesian network in an optimization problem WCSP (Max-2SAT).

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Informations

  • Détails : 1 vol. (190 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 173-180

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2011 TOU3 0277
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